基于改进AE-CM模型的未知应用层协议识别OACSTPCD

现有的未知协议识别方法存在提取的特征不够充分、聚类分配不准确等问题,影响了协议识别结果的准确性。AE-CM(deep autoencoder with embedding clustering module)解决了当前深度聚类模型异步优化的问题,提高了聚类分配的精度。该文提出的DAEC-NM协议识别模型以AE-CM为基础,通过加入高维卷积、时序卷积网络以及调整多层感知机结构的方法,改进了AE-CM的特征提取部分。为了更全面地获取协议信息,DAEC-NM通过邻居分支采集邻居样本,并分析邻居样本间的局部关联特征,从而增强原样本特征中重要特征对聚类分配的指导能力。最后,采用了注意力机制来分析特征的重要性,以此为聚类模块设置有效的初始权重,解决了聚类模块在模型更新过程中权重特征更新较慢的问题。实验结果表明,DAEC-NM能够有效提高未知协议识别的准确性。